Производственная компания хранит данные об объеме производства за прошлый год в базе данных PostgreSQL. Бизнес-аналитики (которые не пишут код) должны иметь возможность подготавливать данные и строить модель для прогнозирования будущего объема производства. Какое комплексное решение требует наименьших усилий и не требует кодирования?

Правильный ответ предлагает наименьшие усилия и не требует кодирования, что идеально подходит для бизнес-аналитиков. AWS Glue DataBrew позволяет подключаться к PostgreSQL, визуально подготавливать данные и очищать их без написания кода. Amazon SageMaker Canvas — это решение без кода, которое позволяет бизнес-аналитикам создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения с помощью интуитивно понятного интерфейса, что идеально подходит для прогнозирования объемов производства. Другие варианты менее оптимальны: Использование Amazon EMR требует навыков кодирования (например, Spark) для подготовки данных. Использование AWS Glue для подготовки данных также требует написания кода (например, PySpark). Использование Amazon SageMaker Studio, хотя и мощное, обычно требует навыков кодирования для построения моделей.